保健酒中可见异物的神经网络复合分类方法

• 作者: 朱慧慧 王耀南
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复合分类器 BP算法 神经网络 不变矩 几何特征
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 182-185,188
• 分类号: TP391
• 字数: 3488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.17.050

摘要

保健酒中可见异物个体微小、形状复杂多变,不利于自动分拣.为此,提出一种基于异物几何特征和不变矩特征的神经网络复合分类方法.通过单层感知器进行一级分类以检测毛发类异物,利用BP网络对非毛发类异物进行二级分类.为提高BP网络训练速度,设计动量因子和学习速率可自适应调整的改进学习算法.实验结果表明,该分类方法识别准确度高,识别速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	朱慧慧	湖南大学电气与信息工程学院	2	8	1.0	2.0